计算机网络课上做的仿真小实验,注释详细,代码跑通没问题
2024-04-30 19:32:53 2KB ALOHA MATLAB
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Qt步进电机上位机控制程序源代码Qt跨平台C C++语言编写 支持串口Tcp网口Udp网络三种端口类型 提供,提供详细注释和人工讲解 1.功能介绍: 可控制步进电机的上位机程序源代码,基于Qt库,采用C C++语言编写。 支持串口、Tcp网口、Udp网络三种端口类型,带有调试显示窗口,接收数据可实时显示。 带有配置自动保存功能,用户的配置数据会自动存储,带有超时提醒功能,如果不回复则弹框提示。 其中三个端口,采用了类的继承与派生方式编写,对外统一接口,实现多态功能,具备较强的移植性。 2.环境说明: 开发环境是Qt5.10.1,使用Qt自带的QSerialPort,使用网络的Socket编程。 源代码中包含详细注释,使用说明,设计文档等。 请将源码放到纯英文路径下再编译。 3.使用介绍: 可直接运行在可执行程序里的exe文件,操作并了解软件运行流程。 本代码产品特点: 1、尽量贴合实际应用,细节考虑周到。 2、注释完善,讲解详细,还有相关扩展知识点介绍。 3、提供代码设计文档,使用文档,环境配置文档等。 4.子功能模块介绍: 步进电机的地址设置、速度设置、正转反转等控制功能; 网络Tc
2024-04-30 18:57:23 3.25MB 网络 网络
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案例基于pyspark开发,使用了线性,Ridge,LASSO,Elastic Net,决策树,梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测,并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析
2024-04-30 14:56:19 2.91MB 机器学习 随机森林 pyspark
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微信AR识别特定图片出现glb模型代码
2024-04-30 12:40:26 5.16MB ar 微信
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基于verilog的SD-SDI 720*576i 数字视频流编码资料及例程序,后期目标验证平台ALTERA 5cefa5U19i7n+LMH0340。 适合做视频类板卡的道友们参考,适合课程设计作业选题及实现。 资料中涵盖了 576i 行数据格式介绍,各个字段的组成,帧格式介绍,消隐、显示的起止行数,场格式说明,奇偶场的行数范围。 对EAV SAV格式进行说明,F、V、H信号及P3、P2、P1、P0保护位的逻辑关系。 在上述参考资料的基础上,用Verilog硬件编程语言进行了设计实现,代码一并贴到文档里了,并在modelsim平台上进行了仿真验证,下一步计划在FPGA平台上进行功能验证。提前分享给大家!!
2024-04-30 11:58:33 1.12MB FPGA BT656 Verilog
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数据来源: 国泰安金融经济研究数据库 2、样本:2009-2018 中国 A 股市场的上市公司科技数据和财务数据 3、数据处理: (1)由于研究对象为非金融企业,剔除金融行业的上市公司; (2)基于数据可获得性与准确性,剔除数据部分缺失的上市公司; (3)为使样本数据更具代表性,还剔除了资不抵债的公司样本; (4)削弱极端值影响,对所有的连续变量做 1%和 99%的缩尾处理。 理论框架 1、企业金融投资行为对企业技术创新的影响分析(企业金融投资会促进或者抑制企业技术创新还未有定论) 假设 1A:企业金融投资行为对企业技术创新投入和产出具有正效应。 假设 1B:企业金融投资行为对企业技术创新投入和产出具有负效应。 2、企业金融投资行为对企业技术创新影响的异质性分析 假设 2:企业倾向投机逐利动机与倾向风险平滑动机的金融投资行为对企业技术创新的影响存在异质性。 3、企业金融投资行为对企业技术创新的影响机制分析 假设 3:企业金融投资通过资金蓄水池效应、短期财富效应和资源挤占效应作用于企业技术创新
2024-04-30 11:24:56 12.32MB python
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html5+css3页面布局特效是一款响应式的盒子布局,点击其中的一个盒子可切换到全屏视图,别的盒子会自动收缩隐藏。 html5+css3页面布局特效:
2024-04-30 10:28:57 308KB html5+css3
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摘要:Java源码,图形操作,图像移动,缓冲区 Java图像移动控制,因为在Java中,缓冲区图像是存储在内存中的,直到对应的BufferedImage 对象被作为垃圾处理掉。因此,如果合理控制缓冲区图片的显示时机,就可以达到动态显示图片的效果,可用于制作动画等。这个源码将演示如何实现在鼠标拖拽下的图像移动。其效果如上图所示,当鼠标点在蝴蝶上并拖拽时,蝴蝶就会跟着鼠标移动。 运行环境:Java/Eclipse
2024-04-29 19:41:50 23KB Java源代码 图形图像
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全部可以运行,有时序仿真,频域分析,功率谱等
2024-04-29 19:01:25 3.14MB matlab
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通过研究在Schapire的大作中提到了一个Toy Game的例子,这里给出了一个类似的Matlab代码,非常适合初学者学习。在AdaBoost中,每个样本都被赋予一个权重。如果某个样本没有被正确分类,它的权重就会被提高, 反之则降低。这样, AdaBoost方法将注意力更多 地放在“难分”的样本上。那怎么合并若分类器成为一个强分类器?强分类器表示为若干弱分类器的线性加权和形式, 准确率越高的弱学习机权重越高。
2024-04-29 18:18:49 3KB Adaboost matlab
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